Journal Article PUBDB-2026-02377

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Machine-learning techniques for model-independent searches in dijet final states

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2026
IOP Publishing Bristol

Machine learning: science and technology 7(4), 045008 () [10.1088/2632-2153/ae7d87]
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Report No.: CERN-EP-2025-269; CMS-MLG-23-002; arXiv:2512.20395

Abstract: Anomaly detection methods used in a recent search for new phenomena by CMS at the CERN LHC are presented. The methods use machine learning to detect anomalous jets produced in the decay of new massive particles without depending on a specific theory model. The effectiveness of these approaches in enhancing sensitivity to various simulated signal samples is studied and compared using data collected in proton–proton collisions at a center-of-mass energy of 13${\,\textrm{TeV}}$. In an example analysis, the capabilities of anomaly detection methods are further demonstrated by identifying large-radius jets consistent with Lorentz-boosted hadronically decaying top quarks in a model-agnostic framework.

Keyword(s): CMS ; machine learning ; anomaly ; dijet ; resonance

Classification:

Contributing Institute(s):
  1. LHC/CMS Experiment (CMS)
Research Program(s):
  1. 611 - Fundamental Particles and Forces (POF4-611) (POF4-611)
  2. DFG project G:(GEPRIS)390833306 - EXC 2121: Das Quantisierte Universum II (390833306) (390833306)
  3. HIDSS-0002 - DASHH: Data Science in Hamburg - Helmholtz Graduate School for the Structure of Matter (2019_IVF-HIDSS-0002) (2019_IVF-HIDSS-0002)
Experiment(s):
  1. LHC: CMS

Appears in the scientific report 2026
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